基于二維高階HMM的彩色濾波陣列插值研究.pdf

1、圖像是人類認識世界和相互交流的主要媒體。與低分辨率圖像相比較，高分辨率圖像有精細的灰度變化和銳利的細節(jié)，能提供更清晰的主觀效果。但是，受圖像傳感器生產(chǎn)工藝和制造技術等因素的限制，采集圖像的分辨率有時是不足的，難以滿足需求?；谛盘柼幚淼膱D像插值技術有望突破傳感器制造工藝和高精度光學元件普遍存在的局限性，是獲得高分辨率圖像的最理想的解決方案之一。目前圖像插值技術廣泛應用于醫(yī)療、遙感、公共安全等領域，受到國內(nèi)外學者的普遍關注和廣泛研究。

2、r>　　本文著重研究基于二維高階隱馬爾可夫模型的彩色濾波陣列插值算法，從概率計算、模型訓練、路徑回溯、圖像的統(tǒng)計特性、圖像的非局部相似性等方面深入研究馬賽克圖像的重建，主要研究成果為：
　?。?）針對隱馬爾可夫模型經(jīng)典假設的局限和不足，提出了與觀測信息相關的n階隱馬爾可夫模型。給出了新模型的結(jié)構。提出了新模型的前向算法和后向算法，并用前向算法計算給定模型下觀測序列出現(xiàn)的概率。研究了與觀測信息相關的n階隱馬爾可夫模型的Baum-We

3、lch算法，導出了與觀測信息相關的n階隱馬爾可夫模型的參數(shù)重估公式。
　?。?）針對二維離散隱馬爾可夫模型經(jīng)典假設的局限和不足，提出了一種觀察值輸出概率不僅與當前狀態(tài)有關，而且還與水平、垂直和對角方向上最臨近的狀態(tài)有關，轉(zhuǎn)移概率不僅與水平和垂直方向上最臨近的狀態(tài)有關，而且還與對角方向上最臨近狀態(tài)有關的新模型，即：二維離散3×4階隱馬爾可夫模型。定義了該模型的結(jié)構，研究了該模型的三個基本問題。分析了該模型列或者行上的狀態(tài)序列和觀測序

4、列所具有的性質(zhì)，通過把該模型看成一個一維離散1×2階隱馬爾可夫模型，給出了解決這三個問題的算法。與二維離散隱馬爾可夫模型相比，該模型納入了更多的統(tǒng)計特征，考慮了更多的上下文信息，所以從理論上講該模型能夠更加準確地描述一些實際問題。
　　（3）二維連續(xù)隱馬爾可夫模型的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率僅與水平方向和垂直方向上最臨近的狀態(tài)有關，觀察值輸出概率密度僅與當前狀態(tài)有關，所以二維連續(xù)隱馬爾可夫模型僅僅捕捉到了水平方向和垂直方向上的最臨近的上下文信息

5、，丟失掉了其它方向上的上下文信息。然而，上下文信息除了來自于水平方向和垂直方向外，還可能來自其它方向，例如對角方向。為此，本文提出了一種二維連續(xù)高階隱馬爾可夫模型，即：二維連續(xù)3×3階隱馬爾可夫模型。該模型的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率與水平、垂直和對角方向上最臨近的狀態(tài)有關，觀察值輸出概率密度與當前狀態(tài)以及水平和垂直方向上最臨近的狀態(tài)有關。定義了二維連續(xù)3×3階隱馬爾可夫模型的結(jié)構，研究了該模型的三個基本問題。分析了該模型列或者行上的狀態(tài)序列和觀測序

6、列所具有的性質(zhì)，通過把該模型看成一個一維連續(xù)1×2階隱馬爾可夫模型，給出了解決這三個問題的算法。與二維連續(xù)隱馬爾可夫模型相比，該模型納入了更多的統(tǒng)計特征，考慮了更多的上下文信息，從理論上講能夠更加準確地描述一些實際問題。
　?。?）單傳感器數(shù)碼相機得到的色彩圖像在每一個像素點處只有一種色彩值，為了得到一幅全彩色圖像，需要在每一個像素位置上估計出另外兩個缺失的色彩值?，F(xiàn)有主要算法都是利用像素的相關性進行估計和插值，在那些邊緣色彩跳變

7、處和色彩高飽和度處容易估計失誤，出現(xiàn)所謂的馬賽克失真。為了克服這類馬賽克現(xiàn)象，本文提出了利用圖像的非局部相似性，即利用處于圖像中不同位置處的像素點往往表現(xiàn)出很強的相關性這一特點的自適應去馬賽克的插值算法。實驗結(jié)果表明，相對于傳統(tǒng)插值算法，該類算法提高了圖像的峰值信噪比，銳化了圖像的紋理和邊緣，減少了虛假色和鋸齒現(xiàn)象，改善了圖像的視覺效果。
　?。?）與二維隱馬爾可夫模型相比，二維高階隱馬爾可夫模型包含了更多的統(tǒng)計特征，能夠更好地對

8、圖像的空間相關性進行建模。本文提出了兩種基于二維高階隱馬爾可夫模型的自適應的去馬賽克方法，一種是基于二維連續(xù)3×3階隱馬爾可夫模型的去馬賽克方法，另一種是基于二維離散3×4階隱馬爾可夫模型的去馬賽克方法。這兩種去馬賽克方法，都利用了像素之間的空間相關性和原高分辨率圖像的統(tǒng)計特征。實驗結(jié)果表明，相對于基于二維隱馬爾可夫模型的去馬賽克算法，該類算法提高了圖像的峰值信噪比，銳化了圖像的紋理和邊緣，減少了虛假色和鋸齒現(xiàn)象，改善了圖像的視覺效果。